如何实现在数据更新的情况下响应其他事件!

Lin2000y 2003-10-18 04:02:45
我有一个数据库查询要花费的时间比较长,我想在更新查询数据(requery)的同时使程序能够响应其他的事件不至于程序像假死状态那样,对用户来说这样的情况并不友好。
最好就在(requery)的同时如果取消了的话呢把已更新的数据也能显示出来(不知道ADO有没有这样的功能)

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Lin2000y 2003-10-22
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如果是放进度条的话,那也要响应进度条的事件才能进行的呀,我的情况是在requery时整个程序都停住了一样,要等requery完时才能响应其他事件。
rocllllll 2003-10-18
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帅哥,ADO的功能好像不能实现你要求的功能.
rs.update要么全部更新,要么更新失败,不可能只更新一部分的,
最好加一个进度条之类的东西,数据量一旦大了之后,VB功能有限没有办法
hhjjhjhj 2003-10-18
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Requery 方法


通过重新执行对象所基于的查询来更新 Recordset 对象中的数据。

语法

recordset.Requery Options

参数

Options 可选。位掩码,包含影响本操作的 ExecuteOptionEnum 值。如果将此参数设置为 adAsyncExecute,本操作将异步执行,操作完成时将发布一个 RecordsetChangeComplete 事件。


<<ExecuteOptionEnum>>
指定提供者执行命令的方式。

常量 值 说明
adAsyncExecute
0x10
指示命令将异步执行。
adAsyncFetch
0x20
指示在 CacheSize 属性中指定的初始数量以后的剩余行将被异步检索。
adAsyncFetchNonBlocking
0x40
指示检索时主线程从不会阻塞。如果未检索到所请求的行,当前行将自行移动到文件结尾。
如果从包含持久存储 Recordset 的 Stream 中打开 Recordset,那么 adAsyncFetchNonBlocking 将不起作用;该操作将同步进行并发生阻塞。

当 adCmdTableDirect 选项被用于打开 Recordset 时,adAsynchFetchNonBlocking 不起作用。

adExecuteNoRecords
0x80
指示命令文本是不返回行的命令或存储过程(例如,仅插入数据的命令)。如果检索到任何行,它们将被放弃且不返回。通常与 CommandTypeEnum 值 adCmdText 或 adCmdStoredProc 组合在一起。
adExecuteNoRecords 只能作为可选参数传递给 Command 或 Connection Execute 方法。把它用作 Command 对象的 CommandType 属性的参数将产生错误。

adOptionUnspecified
-1 指示未指定命令。
liaorui 2003-10-18
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不知道。不過用個進度條吧。這樣看起來就好看多了
Lin2000y 2003-10-18
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各位,不回答也进来看看呀。。。。~_~
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课题一高性能高扩展的千亿级实时数据仓库全实现 随着我们从IT时代步入DT时代,数据积累量也与日俱增,同时伴随着互联网的发展,越来越多的应用场景产生,传统的数据处理、存储方式已经不能满足日益增长的需求。而互联网行业相比传统行业对新生事物的接受度更高、应用场景更复杂, 因此基于大数据构建的数据仓库最先在互联网行业得到了尝试。 高性能高扩展的亿级电商全端实时数据仓库全实现(PC、移动、小程序) ,以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解,对电商数据仓库的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解,具体指标包括:每日、月大盘收入报表、高付费用户分析报表、流量域多方位分析、营销域多方位分析、实时排行榜指标分析、用户主题分析、店铺主题时间区间分析等,数据分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用,与互联网企业大数据技术同步,让大家能够真正学到大数据企业级数据仓库的实战经验。 本课程凝聚讲师多年一线大数据企业实际项目经验,大数据企业在职架构师亲自授课,全程实操代码,带你体验真实的大数据开发过程,代码现场调试。通过本课程的学习再加上老师的答疑,你完全可以将本案例直接应用于企业。 课题二基于Flink+Hudi构建企业万亿级云上实时数据湖教程 随着互联网的发展,数据的不断膨胀,从刚开始的关系型数据库到非关系型数据库,再到大数据技术,技术的不断演进最终是随着数据膨胀而不断改变,最初的数据仓库能解决我们的问题,但是随着时代发展,企业已经不满足于数据仓库,希望有更强大的技术来支撑数据的存储,包括结构化,非结构化的数据等,希望能够积累企业的数据,从中挖掘出更大的价值。基于这个背景,数据湖的技术应运而生。 本课程基于真实的企业数据湖案例进行讲解,结合业务实现数据湖平台,让大家在实践中理解和掌握数据湖技术,未来数据湖的需求也会不断加大,希望同学们抓住这个机遇。 项目中将以热门的互联网电商业务场景为案例讲解,具体分析指标包含:流量分析,订单分析,用户行为分析,营销分析,广告分析等,能承载海量数据的实时分析,数据分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用。 课题三基于电商业务全链路数据中台落地方案(全渠道、全环节、全流程) 在互联网发展浪潮中,数据对于企业的价值是非常大的,怎么管理好数据,以及快速挖掘数据价值,共享数据价值,急需一套解决方案,在数据开发中,核心数据模型的变化是相对缓慢的,同时,对数据进行维护的工作量也非常大;但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化,是非常快速的。数据中台的出现,就是为了弥补数据开发和应用开发之间,由于开发速度不匹配,出现的响应力跟不上的问题。数据中台解决的问题,包括:效率问题、协作问题、能力问题,数据中台是聚合和治理跨域数据,将数据抽象封装成服务,提供给前台以业务价值的逻辑概念。 本课程基于真实企业数据中台建设架构进行讲解,带大家构建数据中台,通过学习完本课程可以节省你摸索的时间,节省企业成本,提高企业开发效率。 课程包含几大模块:数据源管理、数据接入管理、数据质量管理、数据质量报告、数据安全管理、数据查询IDE、数据血缘以及元数据管理、数据中台实战应用等,对于数据中台涉及到的业务以及技术进行详尽的讲解。

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